摘要：
吴军博士的《数学之美》给了我很大启发，让我懂得了以下几点：1、那些有卓越成就的人，首先是世界级的技术专家，最后才将技术转换成商业，人应用有自己专长的研究领域，并在这个领域在全世界有名次。2、区别卓越的工程师和三流的工程师在于你知晓并能改进数学之美中提高的信息科学的前沿研究问题和应用问题。读这本书的时候,有一些欣喜,主要是李宗民老师的模式识别课程中提高的很多东西,都在现实中看到了价值,其次上学期学的应用统计方法,矩阵理论,高级数理逻辑,以及数据结构和算法的威力让我很开心。给了我努力钻研和研究的正能量。下面对本书的思路进行一下梳理,也算是一个总结:1、自然语言处理从规则到统计信息论人工智能句法分析 阅读全文
摘要：
这学期修了李宗民老师的《模式识别》课，这门课属于人工智能。主要的应用有语音识别，图像识别，文本分类，视频识别等等。这门课中学到的很多知识,是解决科学问题的一般方法,在吴军博士《数学之美》中，很多业界所用的算法中都有应用。下面对本课中的主要思路进行梳理总结。1、贝叶斯决策分类器的设计先验概率和后验概率最小风险贝叶斯判别2、概率密度函数估计参数估计贝叶斯估计最大似然估计非参数估计方法3、线性判别函数线性判别函数设计的一般步骤线性分类器Fisher线性判别感知准则函数决策树4、聚类分析K均值方法迭代自组织的数据分析方法5、模糊模式识别：主要引入模糊数学中的隶属度的概念最大隶属原则择近原则6、支持向量 阅读全文